Modélisation d'entropie maximale: Applications et inférence
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore l'information mutuelle, quantifiant les relations entre les variables aléatoires et mesurant le gain d'information et la dépendance statistique.
Explore l'analyse des composants principaux pour la réduction de la dimensionnalité dans l'apprentissage automatique, en présentant ses capacités d'extraction de fonctionnalités et de prétraitement de données.
Couvre les défis posés par les données à haute dimension, la nécessité de réduire la dimensionnalité et les implications pour les modèles d'apprentissage automatique.
Couvre le théorème de Johnson-Lindenstrauss, qui intègre des points de haute dimension dans l'espace de dimension inférieure tout en préservant les distances.
Explore la construction d'une roulette, les distributions de probabilité sur les courbes et les propriétés des modèles de surface aléatoires, y compris les processus révolutionnaires d'évolution de Schramm-Loewner.
Couvre les méthodes de projection d'images pour simplifier l'interprétation multidimensionnelle des données à l'aide d'opérations telles que la projection d'intensité maximale et les filtres.
Explore la découverte causale à l'aide de modèles variables latents, en mettant l'accent sur les défis et les solutions pour déduire les relations causales à partir de données non gaussiennes.
